Environmental applications of hyperspectral anomaly and target detection algorithms
Hiperspektral anomali ve hedef tespiti algoritmalarının çevresel uygulamaları
- Tez No: 489441
- Danışmanlar: PROF. DR. CELAL KARPUZ, DR. ALPER KOZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Maden Mühendisliği ve Madencilik, Mining Engineering and Mining
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Bu tez çalışmasında, kömür madenciliği ile ilgili çevresel problemleri tespit ve çözümlemeye yönelik olarak, hiperspektral anomali tespiti ve imzaya dayalı tespit algoritmalarının kirlilik haritalama potansiyelinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Veri elde edilebilirliği, spesifik kimyasal yapısı ve yansıma özellikleri göz önüne alınarak, madencilik operasyonlarında da sıkılıkla kirliliğe neden olan hidrokarbon kaynaklı sorunlar, hem su hem de toprak ortamında değerlendirilmiştir. Geliştirilen yöntemler çerçevesinde, anomali tespit algoritmaları, madencilik faaliyetleri ile ilişkili olarak, zamansal anlamda topoğrafya değişimlerini tespit etmede ve kömür madenlerinde sıkça karşılaşılan asit kaya drenajı potansiyelinin belirlenmesi amacı ile ikincil demir minerallerinin haritalanmasında kullanılmıştır. Araştırma öncelikle hiperspektral anomali ve hedef tespit algoritmalarının su üzerinde bulunan ince petrol tabaklarının belirleme başarısını ortaya koymuştur. Bununla birlikte, anomali ve hedef tespit algoritmalarının hidrokarbon etmenli alterasyonları tespit etme kapasitesine ek olarak, hiperspektral ayrıştırma yöntemlerinin sözü edilen yüzeysel değişimleri multispektral uydu görüntüleri aracılığı ile ortaya çıkarmadaki performansını açığa çıkarmıştır. Bu yenilikçi yaklaşım Avrupa Uzay Ajansı'nın en yeni uydu görüntülerinden olan Sentinel 2 üzerinde uygulanarak, demir oksitli minerallerin tespit edilmesinde kullanılmıştır. Şimdiye kadar geliştirilen teoriler ve sentetik görüntüler üzerinde denenen yöntemler değerlendirilerek, bu yöntemler kömür madeni çalışma alanına ait gerçek görüntüler üzerinde uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
The objective of this thesis study is to understand the capacity of hyperspectral anomaly detection and target detection algorithms for contamination mapping, with a focus on developing a new methodology for environmental problems related to coal mining operations. Considering the data availability, specific chemical structure and reflectance properties as well as being one of the common contaminants in mining operations, hydrocarbon induced problems are studied for water and soil medium separately. Having developed the algorithms and implemented new methodologies, the research is focused on understanding the potential of anomaly detection for identifying topographical changes in temporal manner and mapping secondary iron minerals related to acid mine drainage, which is a commonly encountered problem in coal mine sites. On the top of the developed expertise of the definitions and mathematical implications of anomaly and target detection algorithms, soils' spectral features with regard to their chemical and physical relation is elaborated. The research contributes to literature by presenting the success of hyperspectral anomaly and target analysis algorithms to differentiate oil slicks in water medium. In addition to the capacity of anomaly and target analysis to determine hydrocarbon induced alterations, unmixing techniques are also proved to resolve the characteristic features in relation with surface manifestations of hydrocarbon seeps by means of multispectral data sets This novel approach is adapted to determine the iron oxide mineral contents associated with acid mine drainage problems in mining areas with one of the latest imaging missions of European Space Agency (ESA), Sentinel-2. The theoretical background and experiments on synthetic data to map iron related features so far are combined to analyze the downloaded Sentinel-2 image with the help of the developed methodologies.
Benzer Tezler
- Olasılıksal alt-uzay yöntemleri ile hiperspektral imgelerde anomali saptama
Anomaly detection in hyperspectral images with probabilistic sub-space methods
NUR ALABUĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORAY KAYABOL
- Augmented superpixel based anomaly detection in hyperspectral imagery
Hiperspektral görüntülerde genişletilmiş süperpiksel tabanlı anomali tespiti
EZGİ GÖKDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA
- Hyperspectral imaging applications for steel production
Çelik üretimi için hiperspektral görüntüleme uygulamaları
ÖZGÜR KORKMAZ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN
- Hiperspektral görüntü sınıflandırma uygulamalarında makine ve derin öğrenme kullanımı
The use of machine and deep learning on hyperspectral image classification applications
EREN CAN SEYREK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL
- Hyperspectral image classification with active learning and Bayesian convolutional neural networks
Aktif öğrenme ve Bayes evrişimsel sinir ağları ile hiperspektral görüntü sınıflandırma
MAHMOOD SIDDEEQ QADIR QADIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN BİLGİN